一种基于动态聚类方法的彩色图像分割研究
基于动态粒子群优化与K-means聚类的图像分割算法
基于动态粒子群优化与K-means聚类的图像分割算法作者：李立军张晓光来源：《现代电子技术》2018年第10期摘 ;要：为了解决K⁃means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取，且易于陷入局部最优解等问题，提出一种基于动态粒子群优化（DPSO）与K⁃means聚类的图像分割算法（DPSOK）。
通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算粒子群适应度方差，找准切换至K⁃means算法时机;随后，将DPSO输出结果用来初始化K⁃means 聚类中心，使其收敛至全局最优解;最后，通过最小化目标函数的多次迭代，使K⁃means的聚类中心不断更新，直到收敛。
实验结果表明，DPSOK能有效提高K⁃means的全局搜索能力，在图像分割中它比K⁃means，PSO获得了更好的分割效果，且与粒子群优化和K⁃means算法相比， DPSOK算法具有更高的分割质量与效率。
关键词：图像分割; 动态粒子群优化; K⁃means聚类; 适应度方差; 聚类算法; DPSOK中图分类号： TN911.73⁃34; TP391 ; ; ; ; ;文献标识码： A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1004⁃373X（2018）10⁃0164⁃05Abstract： An image segmentation algorithm based on dynamic particle swarm optimization and K⁃means clustering （DPSOK） is proposed to resolve the problems that the image segmentation quality of K⁃means clustering algorithm overly relies on the selection of initial clustering center，and it is easy for the algorithm to fall into the local optimal solution. The performance of the particle swarm optimization （PSO） algorithm is enhanced by dynamically adjusting the inertia coefficient and the learning factor. The variance of the particle swarm adaptability is calculated， and the timing of switching to the K⁃means algorithm is captured. The output results of dynamic particle swarm optimization （DPSO） are used to initialize the K⁃means clustering center and enable it to converge to the global optimal solution. The K⁃means clustering center is updated constantly until reaching convergence by means of multiple iterations of the minimized objective function. The experimental results show that the DPSOK can effectively improve the global search capability of K?means， obtain a better segmentation effect than K⁃means and the PSO in image segmentation，and has higher segmentation quality and efficiency in comparison with the particle swarm optimization and K⁃means algorithm.Keywords： image segmentation; dynamic particle swarm optimization; K⁃means clustering; fitness variance; clustering algorithm; DPSOKK⁃means原理简单、计算速率高，已广泛应用于图像分割领域[1⁃3]。
基于模糊聚类的颜色图像分割技术研究
基于模糊聚类的颜色图像分割技术研究颜色图像分割是图像处理领域中的一个重要研究方向，其旨在将一幅彩色图像分割成具有语义信息的区域，以便进一步的图像分析和识别。
在众多的分割方法中，基于模糊聚类的技术因其在颜色空间中较好的性能而备受关注。
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，传统的颜色图像分割方法逐渐显露出其局限性，例如对于复杂背景、噪声干扰以及光照变化等问题的适应性较差。
而模糊聚类技术的出现为解决这些问题提供了新的思路。
模糊聚类是一种基于模糊数学的聚类方法，它考虑到了数据的不确定性和模糊性，能够更好地处理数据中的噪声和不完整信息。
在颜色图像分割中，传统的基于聚类的方法通常将每个像素点看作一个数据样本，并根据其颜色值将像素点分为若干个簇。
但是，由于颜色在空间中的分布具有一定的模糊性，传统的硬聚类方法往往难以准确地将像素点分配到对应的簇中。
相比之下，模糊聚类方法则能够充分考虑数据的模糊性，通过为每个像素点分配一个隶属度来描述其属于不同簇的程度，从而实现更加准确的图像分割结果。
常见的模糊聚类算法包括Fuzzy C-Means (FCM)、Possibilistic C-Means (PCM)等。
这些算法在颜色图像分割中都取得了一定的成果，但也存在一些问题和挑战。
例如，对于大规模图像数据的处理速度较慢，对于像素之间的空间关系未能充分考虑等。
因此，如何改进和优化模糊聚类算法，提高其在颜色图像分割中的效果，成为当前研究的重要方向之一。
近年来，研究者们提出了许多基于模糊聚类的颜色图像分割方法，如基于像素的模糊C均值聚类、基于区域的模糊C均值聚类、基于加权模糊C 均值聚类等。
这些方法在不同场景下展现出了各自的优势，为颜色图像分割技术的发展带来了新的思路和可能性。
除了算法本身的改进，研究者们还对模糊聚类技术与其他图像处理技术的结合进行了深入探讨。
例如，结合小波变换、支持向量机、人工神经网络等方法，进一步提高颜色图像分割的准确性和鲁棒性。
基于聚类的图像分割算法研究
基于聚类的图像分割算法研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展和图像数据的日益增多，图像分割作为计算机视觉和图像处理领域的核心问题之一，其研究价值和实际应用需求日益凸显。
图像分割旨在将一幅图像划分为若干个具有相似性质（如颜色、纹理、形状等）的像素集合，以揭示图像中的不同对象或区域。
在众多图像分割算法中，基于聚类的图像分割算法因其能够有效地利用图像像素间的相似性进行区域划分，而受到广泛关注。
本文旨在深入研究和探讨基于聚类的图像分割算法的原理、方法、技术及其发展趋势。
文章首先概述了图像分割的基本概念和重要性，分析了传统图像分割方法存在的问题和挑战。
随后，重点介绍了基于聚类的图像分割算法的基本原理和常用方法，包括K-means聚类、模糊C-means聚类、谱聚类等，并对各种方法的优缺点进行了比较和分析。
在此基础上，本文进一步探讨了基于聚类的图像分割算法在实际应用中的问题和挑战，如噪声干扰、计算效率、分割精度等，并提出了相应的解决方案和改进策略。
本文还介绍了基于聚类的图像分割算法在医学图像分析、遥感图像处理、视频监控等领域的应用案例和实际效果。
本文总结了基于聚类的图像分割算法的研究现状和发展趋势，展望了未来研究方向和应用前景。
本文旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供有价值的参考和启示，推动基于聚类的图像分割算法在理论和实践上的进一步发展。
二、聚类算法概述聚类分析是一种无监督的机器学习方法，其目标是将数据集中的对象划分为若干个组或类别，使得同一类别内的对象尽可能相似，而不同类别之间的对象尽可能不同。
在图像分割领域，聚类算法被广泛应用于从像素级别到区域级别的分割任务中。
聚类算法的核心思想在于定义一种度量标准来衡量数据点之间的相似性，并根据这种相似性将数据点划分为不同的群组。
常见的聚类算法包括K-means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法、谱聚类算法等。
K-means算法是最经典的聚类算法之一，它通过迭代优化的方式将数据点划分为K个类别，使得每个数据点到其所属类别中心的距离之和最小。
彩色图像分割算法的研究与实现
彩色图像分割算法的研究与实现以《彩色图像分割算法的研究与实现》为标题，写一篇3000字的中文文章近年来，随着计算机处理图像技术的发展与进步，彩色图像分割技术更加成熟，越来越受到科学家和工程技术人员的青睐。
图像分割作为图像处理中最基础的步骤，具有重要的研究价值和应用前景，是自然图像处理和计算机视觉问题的关键技术。
本文从图像分割的概念出发，主要研究彩色图像分割的算法，并结合自然图像处理算法、模型及相关算法，分析彩色图像分割技术的研究现状，介绍其基本原理和特性，并结合实际应用，对彩色图像分割算法进行理论研究和实现。
首先，本文介绍了彩色图像分割的基本概念。
彩色图像分割是指从彩色图像中提取出目标物体的一种处理技术，是机器视觉中最基础的技术。
彩色图像分割的主要任务是在彩色图像中提取出感兴趣的对象，将这些对象以及背景分割开来。
很多研究表明，彩色图像分割是图像处理中重要的技术，可以提供有效的细化和分离结果，能够大大提高机器视觉系统的准确性和性能。
其次，本文讨论了彩色图像分割算法的研究现状。
彩色图像分割算法分为两类：基于特征的算法和基于模型的算法。
基于特征的算法，如图像阈值处理算法、大津法、有限水平道算法和亚像素分割算法，是基于图像的像素值和灰度值来分割图像的。
基于模型的算法，如聚类分割、优化算法、机器学习方法等，是基于图像的外观特征信息来分割图像的。
由于基于特征的算法是基于图像的像素值和灰度值来分割图像的，所以彩色图像分割的效果不如基于模型的算法。
最后，本文针对彩色图像分割算法进行了理论研究和实现。
针对彩色图像分割技术，可以从两个方面进行实现。
一是在彩色图像分割技术的理论基础上，利用计算机软件，在处理器上实现分割算法，并编写程序，利用图像处理软件将图像分割结果显示出来。
二是结合机器视觉系统，利用硬件设备实现图像分割功能，可以进一步提高彩色图像分割功能的准确性和性能。
综上所述，彩色图像分割技术是图像处理中重要的技术，目前发展很快，因此本文讨论了彩色图像分割技术的基本原理，分析了彩色图像分割算法的研究现状，并对彩色图像分割算法进行了理论研究和实现。
基于超像素聚类的图像分割方法研究的开题报告
基于超像素聚类的图像分割方法研究的开题报告一、研究背景及意义图像分割是指将数字图像中的像素划分为若干个区域，每个区域内具有相似的颜色、纹理、亮度等特征。
图像分割技术一般用于计算机视觉、图像处理、计算机图形学等领域，常见的应用包括目标识别、人脸识别、医学影像处理等。
传统的图像分割方法主要基于阈值、边缘检测等技术，但这些方法有的会受到噪声、光照变化等因素的影响，导致分割效果不理想。
近年来，基于超像素聚类的图像分割方法得到了广泛关注，其主要原理是将原始图像按照相似程度分成若干个超像素，然后对超像素进行聚类得到分割结果。
该方法通过减少像素数量，提高图像分析效率，且分割结果较为准确，被广泛应用于各种图像处理和计算机视觉任务中。
二、研究内容和目标本研究的主要内容是基于超像素聚类的图像分割方法，旨在提高图像分割的效率和准确性。
具体研究目标包括：1. 分析超像素聚类算法的原理和特点，了解该方法在图像分割中的优势和限制。
2. 探究图像聚类算法，包括K-means聚类、谱聚类等，以及如何将聚类算法应用于超像素分割中。
3. 实现基于超像素聚类的图像分割算法，尝试采用不同的聚类算法，并比较分割结果和效率。
4. 针对超像素图像分割方法的局限性，探索一些改进方案，例如加入先验知识、深度学习等技术，以期提高分割效果。
5. 对比分析本算法与其他经典的图像分割算法，评估其优劣，并给出改进建议和未来研究方向。
三、研究方法和步骤1.调查和收集超像素聚类算法在图像分割领域的最新进展和应用案例，包括相关的研究论文、文献、代码等。
2.对比分析不同的超像素聚类算法，并选择一种或多种较为适合的算法作为研究模型。
3.运用Python编程语言实现目标算法，并编写测试程序对其性能进行验证和评估。
4.对比研究其他主流的图像分割方法，并评估各种方法的优缺点，提出改进措施。
5.根据对比实验结果和反馈，进行算法优化和改进。
四、预期成果1.完整的基于超像素聚类的图像分割算法程序。
一种融合聚类与区域生长的彩色图像分割方法
２００６．１４计算机工程与应用１引言无论是机器人完成对目标场景的理解，还是在大型图像数据库中进行基于内容的图像检索，首先必须对图像进行快速而合理的分割。
彩色图像分割就是模拟人类视觉系统的特点，根据颜色、纹理等特征，将图像划分成不同物理意义的连通区域，每个区域具有类似的物理特征。
目前，彩色图像的分割引起了广泛的重视，人们试图探求一种鲁棒而符合人类视觉特征的快速分割方法，并从不同的角度出发提出了一些方法［１］。
彩色图像分割的一般过程是：首先选择合适的颜色空间以符合人类视觉特征；然后对颜色进行量化处理，从大量颜色中选取少数最具代表性的颜色，以利于颜色分布特征的提取和后处理；对于量化后的图像进行有效的颜色和纹理特征的提取，然后融合以上两种特征，采用聚类或区域生长的方法实现彩色图像的分割。
在以上分割过程中，主要存在如下问题：（１）颜色量化处理一般是作为一个单独的预处理过程［２，３］，这必然增加图像处理的时间开支。
此外，目前大多数的量化方法都是预先设定量化的颜色数［４］，很难与人类视觉对颜色的分类机制相符。
（２）颜色和纹理特征的融合一般是按照一个通用公式来实现［５，６］，这无法适应实际图像的各种变化情况，应采取更加符合人类视觉特征的融合策略。
（３）在分割过程中，一般是单独采用聚类方法或区域生长算法等［７，８］，而没有充分融合各种算法的优点，因此存在处理时间过长的问题。
针对以上问题，本文提出了一种将聚类和区域生长算法有机融合的彩色图像分割方法，该方法可以充分利用聚类算法和区域生长算法的各自优点，达到扬长避短的目的，并将颜色量化过程融合在聚类过程中，此外，对于颜色和纹理特征，采用符合人类视觉特征的规则式的融合策略，最后通过实验对以上方法进行了可行性验证。
２算法描述本算法的基本流程如图１所示。
下面具体介绍各模块实现过程。
基金项目：国家自然科学基金资助项目（编号：Ａ０３２４６７６）作者简介：李庆忠（１９６３－），男，博士，教授，主要研究方向：图像处理、识别与计算机视觉。
彩色图像分割技术研究本科毕业论文
幻M李修本科毕业设计（论文）（2 0 12 届）题目彩色图像分割技术研究学院______专业______________________班级08电子信息工程（2）班学号0830010006 ___________学生姓名XXX _______________________指导教师陈志刚讲师__________________________完成日期2012年3月 _______________________彩色图像分割技术研究Study on Color Image Segmentation学生姓名：XXXStudent: XXXX指导老师：陈志刚讲师Adviser: Lecturer Chen Zhigang台州学院物理与电子工程学院School of Physics & Electronics EngineeringTaizhou UniversityTaizhou, Zhejiang, China2012年3月March 2012摘要随着计算机处理能力的提高，彩色图像分割技术受到研究者们越来越多的关注。
许多研究者在这方面付出了巨大的努力，并取得了相应的成果。
本文对目前的彩色分割方法研究的基础上，提出了一种无监督的彩色图像分割算法，即合理结合边缘提取、区域生长和区域合并的方法, 实现彩色图像的分割。
实验结果表明，获得了良好的分割效果，并且易于实时性的实现。
关键词彩色图像分割；边缘检测；区域生长与合并AbstractWith the increasing in computer processing capabilities, the color image segmentation techniques more and more are concerned with by researchers. Many researchershave paid a huge effort in this regard, and obtained the corresponding results. On the basis of the current color segmentation method, an unsupervised color image segmentation algorithms have been proposed in this paper, combining of edge detection, region growing and region merging method to achieve the segmentation of color images. The experimental results show that a good segmentation results can be obtained and real-time performance can be implemented.Key wordsColor Image Segmentation; Edge Detection; Regional Growth and Merging1. 引言 (1)1.1 .课题的研究背景和意义 (1)1.2. 彩色图像分割的现状 (2)1.3. 本文的内容安排 (5)2. 彩色图像分割研究 (6)2.1. 数字图像处理概述 (6)2.2. 常用的颜色空间 (7)2.3. 彩色图像分割方法 (9)2.3.1 .阈值化方法 (10)2.3.2. 基丁边缘的分割方法 (10)2.3.3. 基丁区域的分割方法 (12)3. 无监督彩色图像分割 (13)3.1. 概述 (13)3.2. 颜色空间的转换 (14)3.3. Sobel算子边缘提取 (15)3.4. 种子的选取 (16)3.5. 区域生长与合并 (17)4 .实验结果与分析 (18)5.结论 (20)参考文献 (21)谢辞 (23)1. 引言1.1. 课题的研究背景和意义在人类所接收的信息中，有80%是来自视觉的图形信息，对获得的这些信息进行一定的加工处理也是目前一种广泛的需求，图像分割就是将图像中感兴趣的部分分割出来的技术。
彩色图像分割技术分析与研究
科技信息0.引言人类获得外界信息主要来源于视觉，视觉所获取的图像信息具有其它信息所无可比肩的直观性和易理解性，因此利用计算机处理所获得的图像信息成为研究热点。
由于早期设备的限制，主要的图像处理是处理灰度图像，随着科技发展，彩色图像处理得到了越来越多的重视，彩色图像分割作为图像分割的一个重要分支，其研究意义不言而喻。
1.彩色图像分割概述如果将数字图像处理分为三种层次（即低级、中级、高级处理），图像分割则属于中级处理技术中的一种，它是图像识别和图像理解的基本前提，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果[1]，如图1所示。
图1图像分割在图像处理过程中的作用所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义特征的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性，这里的特征可以是颜色、纹理、形状、空间关系等，也可以是它们的组合。
分割的程度由需要解决的问题决定，即分割是否停止取决于目标对象是否被分割出。
现有的彩色图像分割方法基本上可归结为两种：第一种是把彩色图像转化为灰度图像，再用灰度图像的分割算法进行分割。
第二种是基于图像颜色信息的分割方法，把颜色信息作为图像分割的主要依据，此分割方法主要有两个方面：一是选择合适的颜色空间，二是选择合适的分割方法[2]。
2.常用的颜色空间颜色空间是进行彩色图像分割的理论基础，选择合适的颜色空间至关重要。
目前表达颜色的颜色空间有很多种，各自效用不同。
最基本的颜色空间是RGB 颜色空间，其它颜色空间都是经过其线性或非线性变换而来的。
由于对颜色的感知是非线性的，颜色的指定并不是直观的，所以此空间的应用范围是局限的，并不适用基于颜色信息的分割。
CMY 空间与RGB 空间相对应，三基色为青、品红、黄，是通过颜色的相减来产生其他颜色的，因此被称为相减混色模式。
此空间被广泛应用于印刷技术，同样并不适用于图像处理领域。
YIQ 颜色空间被美国电视系统定义为一种彩色电视信号传输格式（NTSC 系统），Y 表示颜色的亮度，I 和Q 联合起来表示图像的色调和饱和度。
基于ISODATA算法的彩色图像分割
“ ” 分 裂 合并 和” ．从 而得到 类数 比较台理 的各十聚类。 Ｉ Ｄ Ｔ 作为一种 动态聚类算 法，要解决如下问题 ： Ｓ ＡＡ Ｏ
（ 确定样车间的相似度盾数 ： １ ＇
Ｄ（，） ｌ — ｌ ｘｙ ： ｘ Ｙｌ Ｉ
（ 确定评价泉类结果质量的准则函数 ．在这里采用误差平方和 ２ ） 准则函数 ：
图像分 割是 图像 分析 的关键 步骤 ，是一种 低层次 的计 算机 视觉技术。图像分割通过 分离 目 标、提取参数 和测量 参 数将原始 图像 转化成 更抽 象 的形 式 ，便于 图像 的分析和 理 解 。图像分割可以借助集 台概 念来定 。 由于图像分割 的重要 性和困难性 ．虽然 从２世ｇＴ年代 Ｏ ｏ 起 就已经 引起人们的高度重视 ．但 目 前还投有找到一 个通用 的方法和评判图像分割结果 的客观标准 。人们提 出了大量的 算法 ．这些算法大多是基于灰度图像 的 ．大致 可以分成 两大 类 ：基 于区域 的算法和基 于边 缘检测 的算 ｛【 由于 压域 内 击 。 部像素一般具有蕨度相似性 ，这是基于 区域分割 算法 的基本 思想。同时在 区域之 间的边界 上一般具有灰度不连 续性 ．因 此基 于 边缘检测 的算法 由此而 生。基于边缘植测 的算法中有 局部图像函数法、图像滤波 、多尺度 方法和 基于反 应・ 散 扩 方程 的方法等 由于彩色 图像 的大量存在 ，对彩色图像 的分割显得尤为 重要。本文从统计模式识别的角度 出发 ． 将彩色图像 的 个 各 像 素点的色彩分量值 看作 待分类样本 ，进行迭代动态聚类。 ＩＯ Ａ Ａ算法 属于一 种动态聚 类算 法 ，较ｃ 均值算 法有 更 ＳＤ Ｔ ． 好 的适应性和昃括性。 由于彩色图像古 有丰富的色彩信息 ．
ｓ ｇ ｎ ｏｏ ｍａ ￣ ． ｓｎ ｎ ｔ ｓａｇ ｒｔｍ ． ｉ ａ ｒｃ ｎｓｄ ｒ ｈ ｏｏ ｐｌｅｓＲＧＢ） ｓｔ ｅｐａ ｔｒ ｓ ｍｐｌｓｔ ｅ ｍｅ ｔｃ ｌｒｉ ｇ ￣ Ｂａ ｉ ｇｏ ｈｉ ｌｏ ｉｈ ｔ ｓｐ ｐｅ ｏ ｉ ｅ ｓｔ ｅｃ ｌ ｈ ｒ ｘ ｌ（ ａ ｈ ｔｅ ｎ ａ ｅ ｏｂｅｃａ ｓｆｅ ｎ ｅ ｎ ｓｔ ｅ ｌｓ ｉ ｄ ａ ｄ ｄ ｆ ｅ ｈ ｉ ｉ
彩色图像分割方法综述
彩色图像分割方法综述一、本文概述图像分割是计算机视觉领域中的一个核心问题，其目标是将数字图像细分为多个图像子区域，这些子区域在某种特性或属性上呈现出一致性，如颜色、纹理、形状等。
彩色图像分割作为图像分割的一个重要分支，由于其在许多实际应用中的关键作用，如目标识别、场景理解、图像检索等，而备受关注。
本文旨在对彩色图像分割方法进行全面的综述，以期对该领域的最新进展、主要方法和技术难点有一个清晰的认识。
我们将首先介绍彩色图像分割的基本概念和基本原理，包括颜色空间的选择和表示、分割准则的确定等。
接着，我们将重点回顾和分析近年来的主要分割方法，如基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于聚类的分割以及基于深度学习的分割等。
对于每种方法，我们将详细讨论其基本原理、实现步骤、优缺点以及在实际应用中的表现。
我们还将对彩色图像分割面临的挑战和未来的研究方向进行讨论和展望。
通过本文的综述，我们期望能够为读者提供一个全面而深入的彩色图像分割方法的知识体系，帮助读者更好地理解和掌握该领域的核心技术和方法，同时也能够为相关研究人员提供有益的参考和启示。
二、彩色图像分割基础彩色图像分割是图像处理领域中的一个重要任务，旨在将图像划分为多个具有相似性质的区域，这些区域在颜色、纹理或其他特征上有所不同。
相比于灰度图像，彩色图像提供了更为丰富的信息，使得分割过程更加复杂但也更加精确。
在进行彩色图像分割之前，首先需要了解不同的彩色空间表示。
常见的彩色空间有RGB、HSV、YUV等。
RGB空间基于红、绿、蓝三种基本颜色来混合形成各种颜色，是最常用的彩色空间之一。
然而，在图像处理中，HSV空间往往更为直观和有效，因为它将颜色分为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）三个独立的部分，便于进行颜色分析和分割。
彩色图像分割方法可以分为基于阈值的方法、基于边缘的方法、基于区域的方法和基于机器学习的方法等。
基于阈值的方法是最简单的方法，通过设定不同的颜色阈值来将图像划分为不同的区域。
一种改进的K-means聚类彩色图像分割方法
一种改进的K-means聚类彩色图像分割方法刘小丹;牛少敏【期刊名称】《湘潭大学自然科学学报》【年(卷),期】2012(034)002【摘要】图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤.图像分割的目的是将图像分割为多个互不重叠且又各具特性的区域,主要应用于图像压缩、目标提取、模式识别等.以往的图像分割技术主要应用于灰度图像,随着计算机技术的进步,彩色图像分割逐渐受到关注.该文在前人对彩色图像分割问题的大量研究成果基础上,提出了一种将K-means聚类、蚁群算法以及分水岭算法相结合的分割方法.本方法有效的克服了聚类数目必须依据先验知识提前设定、最初的聚类中心是随机选取的、聚类的效果好坏依赖于距离判定公式的缺陷.%Image segmentation is the key step from image processing to the image analysis. The aim is to put the image segmentation for multiple overlapping and each with different characteristics and the region, mainly used in image compression target extraction pattern recognition, etc. Previous image segmentation technology is mainly used in gray image, along with the rapid development of computer technology, color image segmentation gain more and more attention. Based on previous color image segmentation problem of a lot of the basis of research achievements, this paper proposes a will K-means clustering algorithm,ant colony algorithm and the combination of watershed image segmentation method. The proposed method is effective to overcome the cluster number must be based onprior knowledge set in advance of the initial clustering center is randomly selected cluster effect quality depends on the defects of the judge distance formula.【总页数】4页(P90-93)【作者】刘小丹;牛少敏【作者单位】辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116081;辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116081【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.一种改进K-Means算法的服务聚类方法 [J], 黄媛2.基于改进K-means聚类的木材缺陷彩色图像分割算法研究 [J], 谢永华;陈庆为;梁娇娇3.K-means聚类算法的一种改进方法 [J], 任青山;方逵4.基于一种改进K-means聚类方法的岩体结构面优势分组研究 [J], 徐倚晴; 郝朝阳; 权雪瑞5.K-means聚类算法的一种改进方法研究 [J], 曾如明;李云飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于聚类的彩色图像分色算法
一种基于聚类的彩色图像分色算法
彩色图像分色是图像处理和分析过程中的重要步骤，它可以用于
有效提取图像信息或提高图像分析结果的质量。
基于聚类的彩色图像
分色算法是传统的图像处理技术之一。
它用聚类特征进行图像分色，
能够在图像分色过程中有效地消除噪声并保留图像中重要的特征信息。
基于聚类的彩色图像分色算法的基本思想是将彩色图像的像素点
放到一系列的聚类中，然后根据每个聚类的特征，将像素点分类到不
同的聚类中。
每个聚类的特征可以是像素的灰度值、RGB值或颜色频率分析等。
算法中最关键的一步就是将像素点分配给每个聚类，这一步
又包括多种不同的算法，比如K-Means聚类算法、局部密度聚类算法
和层次聚类算法等。
基于聚类的彩色图像分色算法能够有效解决一些其它图像处理技
术无法解决的问题，由于它能够有效提取图像信息或消除图像中的噪声，所以它在彩色图像分色领域中具有广泛的应用价值。
在开发相关
处理技术的同时，应该结合具体应用场景来考虑合适的算法和参数，
确保分析结果的准确性。
基于聚类的彩色图像分割的研究和改进
（． ｌｇ ｆ ｍｐ ｔ ｃ ｎ ｅａｄＴ ｃｎ ｌ ｙ Ｈｕｑａ ｉ ｅ ｉ ， ａｚｏ ６０ １ Ｃ ｉａ ２Ｃ ｎ ｇ ｆ ｏ ｕｅ ｄＩｆｒ ｔ ｎ １ ｌｅ Ｃｏ ｅ ｏ Ｃｏ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ， ａｉ Ｕｎ ｍｔ Ｑｕｎ ｈ ｕ３ ２２ ， ｈｎ； ．ｏ ｅｅｏ ｍｐ ｔｒ ｎ ｏｍａｏ ， ｒ ｅ ｇ ｏ ｖ ｙ Ｃ ａ ｎ ｉ Ｙ ｎ ｅ ｉｅ ｉ ， ￣ｚｏ ６ ０ ４ Ｃ ｉａ ａｇｎＵｎ ｒｔ Ｑｕ ｌ ｕ３ ２ １， ｈｎ） ｖ ｓｙ ｈ
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Ｖｏ ． ， ．８ １ Ｎｏ２ ，Ｏｃ ｏ ｅ ０１ ． ７ ｔｂ ｒ２ １
摘 要 ： 着 计 算机 网络 和 多媒 体 技 术 的发 展 ， 于 色彩 、 于 纹理 的 图像 技 术 成 为 多媒 体 技 术 的一 大 热 点 ． 色 图像 分 割 是 其 中的 随 基 基 彩 最 关键 的技 术 之 一 。 该 文从 自适 应 的模 糊 聚 类 技 术 入 手 ， 且 结 合 了 １ｅｅ 并 Ｋ ｈ ｆ 术进 行 特 征 加 权 来 分解 图像 ， 进 Ｆ Ｍ 算 法应 用 ， Ｆ技 改 Ｃ
一种基于聚类的彩色图像分色算法
摘 要 ： 图像 分 色在 纺 织 和 印 刷 等 行 业 中有 着 广 泛 而 重 要 的 应 用 ， 目的 是 用尽 量 少的 颜 色 采 描 述 一 其
幅 彩 色 图像 ， 得 到 的 分 色 图像 与 原 图像 尽 可 能 的 接 近 。 提 出 一种 基 于单 遍 聚 类 和 Ｋ 一均 值 聚 类 相 结 合 的 使 自适 应 图 像 分 色算 法 。该 算 法 首 先 对 原 图像 颜 色进 行 统 计 学 习 ， 单 遍 聚 类 产 生初 始 调 色板 ， 后 根 据 该 由 然
维普资讯
第２ ５卷第 １期
２０ ０ ６年 ３月
计 算
技 术 与 自 动 化
Ｖｏ ＿ Ｉ２５． Ｎｏ． １
Ｍａ ２ ０ ０ ６ ｒ
Ｃｏ ｕ ｉ ｇ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ａｕ ｏ ｆ ｎ ｍｐ ｔ ｃ ｎ ｌ ｎ ｔ ｍａ ｏ ｎ ｇ ｉ
调 色 板 对 原 图像 的 像 素 点 进 行 Ｋ一均 值 聚 类 ， 生 分 色 图 像 。 实验 结 果 表 明 ， 单 纯 Ｋ 均 值 聚 类 算 法相 产 与
比 ， 算 法 能 在提 高分 色 图像 质 量 的 同 单遍 聚类 ； Ｋ一均值聚 类； 色； 色板 分 调
中图分类号 ： Ｐ９ ．ｌ Ｔ ３ １４ 文 献标 识 码 ： Ａ
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（ ． ｃ ｏ ｌ ｆ ｏｔ ａｅＥ ｇｎ ｅｉｇ １ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｆ ｒ ｎ ｉ ｒ ，Ｎｉ ｂ ａ ｏ ｇ ｉ ｏ ａｉ ａ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｃ ｌ ｇ ， ｎ ｂ ３ ５ ７ ， ｈ ａ Ｓ ｗ ｅ ｎ ｎ ｏＤ Ｈ ｎ ｙｎ Ｖ ｃ ｔ ｎ ｌ ｅ ｈ ｏｏ ｌ ｅ Ｎｉ ｏ １ １ ５ Ｃ ｉ ； ｇ ｇ ｏ ｇ ｏ ｅ ｇ ｎ
彩色图像分割算法的研究与实现
彩色图像分割算法的研究与实现图像分割技术是图像处理的一个重要分支，它的目的是从含有颜色的图像中将几何形状的元素提取出来。
目前，彩色图像分割算法具有高效率、简单易行处理以及准确性方面的优势，广泛应用于机器视觉、识别等诸多领域。
本文从图像分割理论和技术基础入手，综述目前彩色图像分割算法的研究情况，包括基于阈值分割、基于模板匹配、基于区域生长和基于边缘检测等方法。
然后提出了一种基于改进的Otsu算法的彩色图像分割算法，将偏色抑制、局部阈值和K-means聚类算法相结合，最终实现了高效的彩色图像分割。
IntroductionImage segmentation is an important branch of image processing, its purpose is to extract geometric elements from color images. At present, the color image segmentation algorithm has the advantages of high efficiency, simple and easy processing and accuracy, and is widely used in many fields such as machine vision and recognition. In this paper, we review the current research on color image segmentation algorithms, including threshold segmentation, template matching, region growing and edge detection methods. Then, a color image segmentation algorithm based on an improved Otsu algorithm is presented, which combinescolor suppression, local threshold and K-means clustering algorithm to achieve efficient color image segmentation.1.本理论图像分割是图像处理的基本过程，要根据图像中所含信息，将整幅图像划分成合理的子块，从而可以实现将不同的物体背景划分开来的目的。
基于模糊聚类的颜色图像分割技术研究
基于模糊聚类的颜色图像分割技术研究基于模糊聚类的颜色图像分割技术研究摘要：颜色图像分割是图像处理领域的一个重要研究方向。
本文研究了一种基于模糊聚类的颜色图像分割技术。
首先，介绍了图像分割的背景和意义。
然后，介绍了模糊聚类方法的基本原理与算法。
接着，提出了一种基于颜色直方图和模糊C均值聚类算法的图像分割方案，并对其进行了实验验证。
实验结果表明，该方案能够有效地将图像进行分割，并且能够更好地保留图像的颜色信息和边缘细节。
最后，总结了本文的研究工作，并对下一步的研究方向进行了展望。
关键词：颜色图像分割；模糊聚类；颜色直方图；模糊C均值聚类算法1. 引言图像分割是图像处理领域的一个重要研究方向，其目的是将图像划分成具有一定意义的区域和对象。
图像分割在计算机视觉、图像识别、医学图像处理等领域有着广泛的应用。
其中，颜色图像分割是图像分割中的核心任务之一。
2. 模糊聚类方法的基本原理与算法模糊聚类是一种基于模糊理论的聚类方法，其目标是将数据集划分成多个模糊的子集。
模糊聚类方法通过引入隶属度函数来描述数据与聚类中心之间的关系，从而克服了传统聚类方法对数据聚类结果的唯一性的限制。
常见的模糊聚类方法有模糊C均值聚类算法（FCM）等。
3. 基于颜色直方图和模糊C均值聚类算法的图像分割方案基于颜色直方图和模糊C均值聚类算法的图像分割方案主要包括以下几个步骤：颜色直方图的计算、模糊C均值聚类算法的应用、分割结果的后处理等。
4. 实验结果与分析本文将所提出的图像分割方案应用于多幅颜色图像，并与其他颜色图像分割方法进行了比较。
实验结果表明，本文所提出的方法能够有效地将图像进行分割，并且能够更好地保留图像的颜色信息和边缘细节。
5. 结论本文研究了一种基于模糊聚类的颜色图像分割技术，提出了一种基于颜色直方图和模糊C均值聚类算法的图像分割方案，并进行了实验验证。
实验结果表明，该方案能够有效地将图像进行分割，并且能够更好地保留图像的颜色信息和边缘细节。
基于一种动态颜色模型的模糊C-均值图像分割
基于一种动态颜色模型的模糊C-均值图像分割
焦春林;陈淑梅;高满屯;江天
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2007(014)001
【摘要】不同颜色的可见光本质上是具有不同波长范围的电磁波.本文试探性地提出了一种动态颜色模型,它模拟了成像曝光时间内图像平面所接收到的电磁波的动态变化.离散化之后,彩色图像的颜色特征能够被表示成一个K维矢量,称为彩色图像的动态颜色空间表示.然后建立了模糊C-均值分割算法,分别在动态颜色空间和RGB空间分割彩色图像,实验结果表明动态颜色空间的分割结果优于RGB空间的分割,从而验证了动态颜色空间的性能.笔者相信本文所提出的动态颜色模型也能够被用于纹理分析或其它的图像处理领域.
【总页数】4页(P13-16)
【作者】焦春林;陈淑梅;高满屯;江天
【作者单位】西北工业大学机电学院,西安,710072;中国人民解放军95972部队,甘肃,酒泉,735018;中国人民解放军95972部队,甘肃,酒泉,735018;西北工业大学机电学院,西安,710072;国防科大电子科学与工程学院,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】V271.4;TP391
【相关文献】
1.模糊C-均值聚类图像分割算法的一种改进 [J], 李琳;范九伦;赵凤
2.一种改进的模糊C-均值(FCM)彩色图像分割算法 [J], 邓富强;庞全
3.模糊C-均值聚类图像分割算法的一种改进 [J], 李琳;范九伦;赵凤;
4.一种融合邻域信息的模糊C-均值图像分割算法 [J], 狄岚;刘海涛;何锐波
5.边缘细分的动态参数模糊C-均值图像分割算法 [J], 王卓;张长胜;钱俊兵
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基于聚类的图像分割方法的研究
摘 要现在图像分割技术的研究趋势主要集中在两个方面，一方面是寻求新的方法和新的工具来处理图像；另一方面就是寻求多种方法的合理组合，做到取长补短，使这个组合后的方法具有更好的效果。
本文就是在寻求组合方法方面进行了努力的探索和研究。
主要以聚类方法为基础，寻求与其它方法的组合。
从而做到相互促进，探索出与传统方法更为适用有效的分割方法。
本文先主要针对彩色图像分割，采用聚类方法和区域增长方法的结合。
之后再介绍另一种重要的聚类方法，即基于图论的分割方法。
通过对现在主流的图论方法特别是加权聚合分割（Segmentation by Weighted Aggregation，SWA）算法的学习和试验，最后提出自己的改进方法。
具体内容如下：第一部分主要针对彩色图像分割，在该部分对几种常用彩色图像分割算法进行了分析，特别研究了多尺度聚类和基于密度连续的区域增长法，然后根据这两种算法的特点，提出了新的彩色分割方法，即基于区域增长和多尺度聚类的彩色分割方法。
最后通过编程实现来进行验证，试验表明，该方法既可以做到多尺度聚类方法的自适应性，又可以具有区域方法的高抗噪性，同时两者的结合在多目标分割效果方面也有了很大改进。
第二部分主要是针对基于图论的聚类方法，研究分析了若干图论分割方法，重点研究学习了SWA分割法。
考虑到SWA分割效率不够的缺点，从该方法金字塔式分层的特点入手，提出了先进行区域增长粗分割减少SWA底层结点数的改进意见，从而将区域增长与图论聚类相结合，达到提高分割速度的目的。
试验结果表明这样的改进，对分割效率的提升是相当明显的。
关键词：多尺度聚类，测量学色度空间，区域增长，图论分割，加权聚合分割IABSTRACTThere are two trends in the research of image segmentation, the one is seeking new method or new tools to process the image, the other one is looking for the combination of several methods, which can facilitate each other and have more satisfying effects. The paper does the research and exploration on the way of seeking mixed algorithms. The main method is clustering, which is combined with other approach reasonably. These methods combined together can improve each other and make the new segmentation algorithm is more efficient than normal methods. In this paper, clustering and region growing methods were combined to process color image firstly, and then another clustering algorithm, graph algorithm, was introduced. According to the learning of the normal graph methods, especially SWA cut algorithm, an optimized graph algorithm was proposed. Exact organizations are as follows:This paper has two parts: The first part is for color image segmentation. Some normal color image segmentation algorithms were analyzed in this part. Multi-scale clustering and density-based region growing are most important and a new method was proposed based on them. The new approach is image segmentation based on region growing and multi-scale clustering and it was approved to be adaptive same as clustering algorithm and be able to suppress noise same as region method, and it also had a big improvement in multi-object segmentation effect.The second part is clustering based on graph algorithms. Some normal image segmentation based on graph algorithms were studied and analyzed and the most important part is segmentation by weighted aggregation (SWA). Considering the defect of lower efficiency of SWA, we proposed a new algorithm which based on region growth algorithm as coarse segmentation before SWA. The new approach is drove from the pyramid structure of SWA and can reduce the levels of the pyramid in order to decrease the processing time. The experiment results approve that this combination can promote the segmentation speed obviously.Keywords: multi-scale clustering, geodesic chromaticity color space, region growing, segmentation based on graph, segmentation by weighted aggregationII目 录第一章绪论 (1)1.1图像分割研究的重要性及其意义 (1)1.2图像分割研究进展 (2)1.3图像分割算法综述 (3)1.3.1 直方图阀值分割 (4)1.3.2特征空间聚类 (4)1.3.3 基于区域的方法 (5)1.3.4 其他方法 (6)1.4本文主要内容与章节安排 (8)第二章基于区域增长和多尺度聚类的彩色图像分割方法 (10)2.1基于密度连续性的区域增长法彩色图像分割 (10)2.1.1 基于密度连续的相关定义 (11)2.1.2 基于密度连续的区域增长图像分割算法流程 (11)2.1.3 参数SpatialEps和ColorEps的确定 (13)2.1.4 实验仿真与结果分析 (14)2.2多尺度聚类彩色图像分割 (15)2.2.1 彩色空间的选取 (16)2.2.2 尺度空间理论 (17)2.2.3 多尺度聚类（MSC） (18)2.2.4 试验结果与分析 (20)2.3基于区域增长和多尺度聚类的彩色图像分割方法 (21)2.3.1 算法的提出 (21)2.3.2 颜色空间的选择 (21)2.3.3 算法的流程 (22)2.3.4 相关定义 (22)2.3.5 试验结果与分析 (23)2.4本章小结 (25)III第三章基于图论的图像分割方法 (27)3.1基于图论的分割方法的原理 (27)3.1.1 图的基本概念 (27)3.1.2 图论分割方法的原理 (29)3.2基于图论的图像分割方法 (30)3.2.1 基于图论分割方法的一些概念与准则 (30)3.2.2 常见的基于图论的分割方法 (31)3.3分层与自适应的算法SWA (34)3.3.1 算法相关定义 (34)3.3.2算法过程 (40)3.3.3 SWA分割方法的试验仿真与讨论 (42)3.4本章小结 (46)第四章基于区域增长的SWA分割方法 (47)4.1新分割方法的提出 (47)4.2算法与实现 (49)4.2.1 基于区域生长算法进行初步分割 (49)4.2.2 使用SWA分割进行细分 (53)4.3试验仿真与讨论 (53)4.4本章小结 (59)第五章总结与展望 (60)致谢 (62)参考文献 (63)攻硕期间取得的研究成果 (66)IV1第一章 绪论1.1 图像分割研究的重要性及其意义在对图像进行研究以及其实际应用中，我们一般只会对图像中那些称之为目标或者前景的部分感兴趣，这些部分一般是图中特定的并具有独特性质的区域。
基于空间模式聚类的彩色图像分割
基于空间模式聚类的彩色图像分割
朱嵬鹏;王士同
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2009(045)034
【摘要】采用了一种基于空间模式聚类的方法,它将图像中的每个像素看成是一个模式,每个模式既体现了所代表像素的空间信息,又包括了像素的颜色信息.这样,对像素的聚类,转变成为对模式的聚类,聚类过程考虑了彩色图像空间中的三个颜色分量.经过实验,此方法能够比较好的对一些彩色图像进行聚类图像分割.
【总页数】3页(P161-163)
【作者】朱嵬鹏;王士同
【作者单位】江南大学信息工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学信息工程学院,江苏,无锡,214122
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种HSI空间基于模糊聚类的火灾彩色图像分割算法 [J], 周凤
2.基于Lab空间的K均值聚类彩色图像分割 [J], 吴迪;刘伟峰;胡胜;胡灵芝;胡俊华
3.基于单位纯四元数空间上聚类的彩色图像分割研究 [J], 桂红星;苏本跃;从光梅
4.基于Lab空间的K均值聚类彩色图像分割方法 [J], 张红霞; 章银娥
5.基于Lab空间的K均值聚类彩色图像分割方法 [J], 张红霞;章银娥
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一种基于动态聚类方法的彩色图像分割方法的研究
一、引言
色彩是人类感知电磁不同频率辐射的体现。
随着技术的发展，色彩图像越来越广泛的应用到生活、医学、工业和军事的领域，对彩色图像的分割方法也越来越引起人们的重视。
对于彩色图像的分割实际上就是对彩色图像各个分量进行适当的组合转换成相应的灰度图像然后进行分割。
而分割问题的难点在于图像数据的模糊性和噪声，而且目前没有一种统一的评价方法来判断分割的好坏。
而通过ISODATA 聚类方法可以较为准确的将图像进行分割。
二、经典图像分割算法的回顾与评价
图像分割就是把图像分成不同的特性区域并提取出感兴趣的区域的技术和过程。
在数学上可定义为：
(1) 1;n
i i R R ==
(2) 对所有的i 和j ，i j ≠有;i j R R =∅
（3）对1,2,...,,i n =有();i P R TRUE =
（4）对i j ≠有();i j P R R FALSE =
（5）对1,2,...,,i n =i R 是连通区域；
其中()i P R 是代表所有在集合i R 中元素的某种性质，∅是空集。
早期的图像分割方法的的研究可主要分为两大类。
一类是边界方法，一类是区域方法。
前者假设图像分割的结果的某子区域在原来图像中一定会有边缘
灰
区域生长，分裂合并两种。
前者从像素出发最后得到整个区域，实现目标提取。
后者则是从图像全局出发不断分裂得到子区域进行区域合并，实现目标提取。
这两种方法无法准确除理灰度分布不均的情况和目标边界模糊的情况。
下图为上述几种方法对于图像分割的处理结果：
图一 经典算法处理图像分割的效果
三、动态聚类法在彩色图像分割上应用
（1）图像特征量的提取
在实际应用中，对彩色图像的不同分量进行适当的组合转换成灰度图像，然后应用灰度图像的分割算法进行分割。
对于色彩特征的提取选择Lab 模型，L 是亮度，a 和b 是两个颜色通道。
a 表示颜色是从深绿色（低亮度值）到灰色（中亮度值）再到亮粉红色（高亮度值）；b 则表示从亮蓝色（底亮度值）到灰色（中亮度值）再到黄色（高亮度值）。
因此，这种颜色混合后将产生具有明亮效果的色彩，弥补了RGB 模型色彩分布不均的情况。
于是选择Lab 这三维作为图像不同像素的特征参数作为分别不同像素的特征量。
（2）动态聚类算法简介
动态聚类法是先选择一些初始聚类中心，让样本按照某种规则划分到各类中得到初始分类，然后进行修正知道合理为止。
其三个要点分别为：
（1）选择某种相似性测度作为样本间的相似性度量；
（2）确定某个评价聚类结果质量的准则函数；
（3）给定某个初始分类，用迭代的算法找出使准则函数取极值的聚类结果； K-均值算法使用的聚类准则函数是误差平方和准则，
通过反复迭代优化聚类原始图
像Otsu 方
法
分水岭方
法Laplace 算子
结果，使所有样本到各自所属类别的中心距离平方和达到最小。
步骤如下：
（1）任选K 个初始聚类中心：(1)(1)(1)12
,,...,,k z z z 其中上角标是聚类过程中的迭代运算次数。
（2）假设已进行到第r 次迭代。
若对某一样本x 有
(
)()(,)min{(,),1,2,...}r r j i d x z d x z i K ==
则r j
x S ∈。
其中，r j S 是以()r j z 为聚类中心的样本子集。
以此种方法，即最小距离原则，将全部样本分配到K 个聚类中。
（3）计算重新分类后的各聚类中心：
()(
1)(
)1(1,2,...)r j r j r x S j z x j K n +∈==∑
其中(
)r j n 为(
)r j S 中包含的样本数。
（4）若(
1)(),1,2,...,r r j j z z j K +==，则结束，否则转（2）。
（3）迭代自组织的数据分析算法
迭代自组织的分析算法（ISODATA ），类似于K-均值算法，ISODATA 算法的聚类中心也是通过样本均值的迭代运算来决定的。
ISODATA 算法增加了一些试探性步骤和人机交互的“自组织”处理方式，在迭代过程中可将一类分成两类，也可将两类合成一类，即分裂和合并处理。
处理流程如下：
（1）设定N 个聚类中心位置的初始值；
（2）对每个特征点求取其最近的聚类中心位置，通过赋值把特征空间分成N 个区域；
（3）分别计算属于各聚类模式的平均值；
（4）将最初的聚类中心位置与新的平均值比较，如果相同则停止；如果不同则返回步骤（2）继续执行；
（4）聚类法分割彩色图像
动态聚类法采用多个特征在高维特征空间聚类比仅用灰度阈值分分割方法的分割能力要强。
而高维特种空间正符合彩色图像的特性，可以人工选取感兴趣区域中合适点作为N 个聚类中心位置初始值之一，执行ISODATA 算法。
使用Lab 模型的三个指标作为特征量，对原图进行聚类分割。
如下图所示，图二为灰度模型的聚类方法，对彩色图像进行聚类分割，可以看出分割的效果并不理想。
图二 传统灰度聚类法处理图像分割的效果
图三 边界阈值法对图像进行分割的效果
针对聚类分割算法分割后图像边界不清晰的现象，而图三所示的边界阈值法的特点就是能得到相对清晰的边界，于是综合采取聚类分割和边界阈值法对图像进行分割处理。
得到如下图四所示的相对清晰的彩色分割图像。
左边为阈值分割法的分割边界，右图为聚类分割算法与阈值分割算法综合处理后的图片效果。
原图
像0
100200
x 10
4原图像的灰度直方图聚类后的图像
0100200
0x 10
4聚类后的图像直方图原图像中值滤波全局阈值
填充空洞取反提取感兴趣部分
中值滤波全局阈值填充空洞取反提取感兴趣部分
图四 处理后的效果
四、动态聚类算法在遥感图像分割上的应用
彩色遥感图像在军事和生活等方面有着重要的作用，针对彩色遥感图像的特点，采用动态聚类算法对某地彩色遥感图像进行分割处理。
得到如下图的分割效
果。
图五 边界阈值法对彩色遥感图像图像进行分割的效果
图六 对彩色遥感图像综合处理的结果
界
线叠加后的图
片
原图
像中值滤
波全局阈值
填充空洞取反提取感兴趣部分
中值滤波全局阈值填充空洞
取反提取感兴趣部
分界
线叠加后的图片
通过以上的图像分割处理方法，对该地遥感地图进行分割得到该地植被覆盖率面积占图片总面积的45.1%。
五、结论
聚类分析算法是以图像像素的相似性为基础，按照某种聚类准则进行判决是否相邻像素为同一分割区域内的像素。
这体现了“物以类聚，人以群分”的思想。
聚类分析需要像素具有相对较多的特性值，这恰好符合彩色图像的特点。
彩色图像具有高维的特征空间，于是应用聚类的方式比仅用灰度阈值的分割算法要相对好很多。
而且ISODATA对预先确定的聚类数目要求不高，这使得应用该方法进行聚类分割彩色图像的先验知识要求不高。
而且同传统的图像分割算法相比，基于聚类分割和阈值分割相结合的算法具有准确的区域分割和明确的界限。
六、参考文献
[1]章毓晋.图像处理与分割基础.2002.1
[2]姚敏.数字图像处理.2012.4
[3] 金上鸿，张健奇.彩色遥感图像分割算法研究[J].2008.1
[4] 杨合超，周雪梅.几种分割技术的比较[J].2009.3
[5] 高成，Matlab图像处理与应用[M].国防工业出版社.2007.4。